Hugendubel.info - Die B2B Online-Buchhandlung 

Merkliste
Die Merkliste ist leer.
Bitte warten - die Druckansicht der Seite wird vorbereitet.
Der Druckdialog öffnet sich, sobald die Seite vollständig geladen wurde.
Sollte die Druckvorschau unvollständig sein, bitte schliessen und "Erneut drucken" wählen.

Künstliche Intelligenz verstehen

Der praktische Einstieg ins Fachgebiet KI - Ausprobieren und Weiterprogrammieren, mit Übungen und Glossar - Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
BuchKartoniert, Paperback
382 Seiten
Deutsch
Rheinwerk Verlagerschienen am07.11.20232. Aufl.

Neugierig auf KI? Lust, zu experimentieren? Dann sind Sie hier richtig. Es erwartet Sie mehr als ein Buch: Mit den im Web bereitgestellten Beispielen können Sie zuschauen und ausprobieren, wie verschiedene KI-Verfahren Texte ergänzen, Spiele gewinnen (oder auch verlieren - das hängt ganz von Ihnen ab ...), Daten sortieren und vieles mehr. Sie können Parameter wie Textlänge oder Anzahl der Versuche verändern oder auch direkt Hand an den Code anlegen und sehen, was passiert. Dank der Web-Umgebung p5js genügt einfaches JavaScript, um die visuellen Programme zu erstellen. So können Sie sich ganz auf die Logik konzentrieren.
Pit Noack zeigt Ihnen im Buch Schritt für Schritt und Verfahren für Verfahren, was dahinter steckt. Mit handgezeichneten Lerngrafiken und Cartoons von Sophia Sanner. Alle Projekte zum Nachprogrammieren, Herunterladen oder online Bearbeiten. Experimente erwünscht!

Aus dem Inhalt:

Grundlagen aus der InformatikWörter und Sätze vervollständigenSchreibfehler automatisch korrigierenZusammenhänge erkennen und Daten ordnenSelbstlernende AlgorithmenNeuronale NetzeTransformer und Large Language ModelsAuch für Kultur- und Medieninteressierte geeignet


Die Fachpresse zur Vorauflage:

c't: »Konsequent alltagsnah und ungewöhnlich unterhaltsam präsentiert dieses Lehrbuch wichtige KI-Themen.«


mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR29,90
E-BookEPUB0 - No protectionE-Book
EUR22,43

Produkt

Klappentext
Neugierig auf KI? Lust, zu experimentieren? Dann sind Sie hier richtig. Es erwartet Sie mehr als ein Buch: Mit den im Web bereitgestellten Beispielen können Sie zuschauen und ausprobieren, wie verschiedene KI-Verfahren Texte ergänzen, Spiele gewinnen (oder auch verlieren - das hängt ganz von Ihnen ab ...), Daten sortieren und vieles mehr. Sie können Parameter wie Textlänge oder Anzahl der Versuche verändern oder auch direkt Hand an den Code anlegen und sehen, was passiert. Dank der Web-Umgebung p5js genügt einfaches JavaScript, um die visuellen Programme zu erstellen. So können Sie sich ganz auf die Logik konzentrieren.
Pit Noack zeigt Ihnen im Buch Schritt für Schritt und Verfahren für Verfahren, was dahinter steckt. Mit handgezeichneten Lerngrafiken und Cartoons von Sophia Sanner. Alle Projekte zum Nachprogrammieren, Herunterladen oder online Bearbeiten. Experimente erwünscht!

Aus dem Inhalt:

Grundlagen aus der InformatikWörter und Sätze vervollständigenSchreibfehler automatisch korrigierenZusammenhänge erkennen und Daten ordnenSelbstlernende AlgorithmenNeuronale NetzeTransformer und Large Language ModelsAuch für Kultur- und Medieninteressierte geeignet


Die Fachpresse zur Vorauflage:

c't: »Konsequent alltagsnah und ungewöhnlich unterhaltsam präsentiert dieses Lehrbuch wichtige KI-Themen.«


Details
ISBN/GTIN978-3-8362-9858-2
ProduktartBuch
EinbandartKartoniert, Paperback
Erscheinungsjahr2023
Erscheinungsdatum07.11.2023
Auflage2. Aufl.
Seiten382 Seiten
SpracheDeutsch
Gewicht724 g
Artikel-Nr.54325754

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis

  Materialien zum Buch ... 16
  Vorwort zur zweiten Auflage ... 17
  1.  Einleitung ... 19

       1.1 ... Worum es uns in diesem Buch geht ... 20
       1.2 ... Für wen wir dieses Buch geschrieben haben ... 21
       1.3 ... Aufbau der einzelnen Kapitel ... 22
       1.4 ... Ein Wort an die Programmierunkundigen ... 22
       1.5 ... Beispielprogramme und die Webseite zum Buch ... 23
       1.6 ... Warum wir JavaScript und p5.js verwendet haben ... 25
       1.7 ... Begriffliche Abgrenzung und Fachbegriffe ... 26
       1.8 ... Inhalte, Themen, Kapitel ... 27
       1.9 ... Dank ... 30

  2.  Texte bauen mit Markow ... 31

       2.1 ... Das Beispielprogramm Nonsense-Texter ... 35
       2.2 ... Der Code des Nonsense-Texters unter der Lupe ... 37
       2.3 ... Das Beispielprogramm Wörter vorschlagen ... 43
       2.4 ... Wörter vorschlagen ... 47
       2.5 ... Gewichteter Zufall ... 48
       2.6 ... Ideen zum Weitermachen ... 50
       2.7 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 51

  3.  Schreibfehler automatisch korrigieren ... 53

       3.1 ... Das Beispielprogramm Wortvergleich ... 54
       3.2 ... Die Matrix befüllen ... 57
       3.3 ... Die Umsetzung im Beispielprogramm ... 62
       3.4 ... Das Beispielprogramm Korrekturvorschläge ... 65
       3.5 ... Ideen zum Weitermachen ... 67
       3.6 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 68

  4.  Wörter gruppieren ... 69

       4.1 ... Items und Transaktionen ... 71
       4.2 ... Kenngrößen der Assoziationsanalyse ... 72
       4.3 ... Ein Beispiel von Hand gerechnet ... 76
       4.4 ... Das Beispielprogramm Begriffsnetz ... 79
       4.5 ... Eine Tour durch den Code ... 82
       4.6 ... Ideen zum Weitermachen ... 88
       4.7 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 90

  5.  Spiele für eine Person lösen ... 93

       5.1 ... Das Spiel Fruchtkräsch ... 93
       5.2 ... Wie findet die KI den besten Zug? ... 95
       5.3 ... Eine vielseitig einsetzbare Spiel-KI ... 98
       5.4 ... Die Klasse Spielzustand ... 99
       5.5 ... Die Klasse KI ... 102
       5.6 ... Ideen zum Weitermachen ... 107
       5.7 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 108

  6.  Spiele für zwei Personen gewinnen ... 109

       6.1 ... Das Spiel Reversi ... 110
       6.2 ... Das Beispielprogramm Reversi KI ... 111
       6.3 ... Der Minimax-Algorithmus ... 112
       6.4 ... Tiefensuche und Rekursion ... 115
       6.5 ... Die Klasse Spielzustand ... 123
       6.6 ... Die Klasse KI ... 126
       6.7 ... Beschleunigung mit Alpha-Beta-Pruning ... 130
       6.8 ... Ideen zum Weitermachen ... 131
       6.9 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 132

  7.  Q-Learning ... 133

       7.1 ... Das Eichhörnchen und das Nussversteck ... 134
       7.2 ... Umwelt, Agent, Aktion und Belohnung ... 139
       7.3 ... Die Q-Tabelle ... 141
       7.4 ... Das Beispielprogramm Q-Lerner ... 142
       7.5 ... Die Q-Tabelle befüllen ... 147
       7.6 ... Der Code unter der Lupe ... 150
       7.7 ... Gamma bestimmt die Weitsicht ... 152
       7.8 ... Epsilon: Erforschung oder Anwendung ... 154
       7.9 ... Ein zweiter Blick auf den Code ... 156
       7.10 ... Alpha ... 158
       7.11 ... Was wir weggelassen haben ... 159
       7.12 ... Ideen zum Weitermachen ... 161
       7.13 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 163

  8.  K-nächste-Nachbarn ... 167

       8.1 ... Häschen, Igel, Vogelspinne oder Hai? ... 168
       8.2 ... Das Beispielprogramm Tiere erkennen ... 169
       8.3 ... Entfernungen bestimmen mit Pythagoras ... 172
       8.4 ... Der Code im Detail ... 175
       8.5 ... Ideen zum Weitermachen ... 178
       8.6 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 179

  9.  K-means-Clustering ... 181

       9.1 ... Clusterbildung in Aktion ... 183
       9.2 ... Das Beispielprogramm Wetterdaten gruppieren ... 186
       9.3 ... Der Code ... 188
       9.4 ... Grenzen des Verfahrens ... 191
       9.5 ... Ideen zum Weitermachen ... 195
       9.6 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 195

10.  Neuronale Netze I: Das Häschenproblem ... 197

       10.1 ... Bilderkennung: ein klassisches Problem ... 198
       10.2 ... Was ist ein Modell? ... 199
       10.3 ... Der Aufbau eines neuronalen Netzes ... 201
       10.4 ... Das Häschenneuron und seine Kollegen ... 204
       10.5 ... Das Beispielprogramm Tiere erkennen II ... 209
       10.6 ... Der Code ... 211
       10.7 ... Ideen zum Weitermachen ... 211
       10.8 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 212

11.  Neuronale Netze II: Auf dem Weg ins Tal ... 213

       11.1 ... Das überwachte Lernen ... 214
       11.2 ... Die schrittweise Justierung des Modells ... 216
       11.3 ... Das Beispielprogramm Gradientenabstieg ... 223
       11.4 ... Der Code ... 225
       11.5 ... Tipps zum Weitermachen ... 226
       11.6 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 226

12.  Neuronale Netze III: Fehler zurückverfolgen mit dem Neuronentrainer ... 229

       12.1 ... Was ist Backpropagation? ... 230
       12.2 ... Das Beispielprogramm Neuronentrainer ... 231
       12.3 ... Validierungsdaten, Überanpassung, Generatoren ... 237
       12.4 ... Weitere Beispielaufgaben ... 240
       12.5 ... Die Anzahlen der verdeckten Schichten und der Neuronen ... 244
       12.6 ... Was wir weggelassen haben ... 245
       12.7 ... Ideen zum Weitermachen ... 246
       12.8 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 248

13.  Neuronale Netze IV: Faltungsnetze, Autoencoder, GANs und DQL ... 249

       13.1 ... Faltungsnetze ... 249
       13.2 ... Modelle, die Bilder erzeugen ... 258
       13.3 ... Autoencoder ... 260
       13.4 ... Generative Adversarial Networks ... 261
       13.5 ... Deep Q-Learning ... 264
       13.6 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 265

14.  Transformer verstehen ... 267

       14.1 ... Ein Sprachmodell von außen betrachtet ... 267
       14.2 ... Wörter in Zahlen codieren für Fortgeschrittene ... 269
       14.3 ... Worteinbettungen ... 270
       14.4 ... Das Beispielprogramm Wort-Navigator ... 276
       14.5 ... Vom Text zur Worteinbettung ... 282
       14.6 ... Vom Wort zum Satz zum Text: Sequenzeinbettungen ... 290
       14.7 ... Das Beispielprogramm Sequenz-Navigator ... 292
       14.8 ... Transformer am Horizont ... 297
       14.9 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 301
       14.10 ... Ideen zum Weitermachen ... 304

  Nachwort: Auf der Suche nach Trurls Elektrobarden ... 305
  Anhang ... 313

       A ... Eine kurze Einführung in JavaScript und p5.js ... 315
       B ... Glossar ... 359
       C ... Quellen und weiterführende Literatur ... 369
       D ... Abbildungsverzeichnis ... 373

  Index ... 377
mehr
Kritik
»Konsequent alltagsnah und ungewöhnlich unterhaltsam präsentiert dieses Lehrbuch wichtige KI-Themen. [...] Mit verblüffend alltagsnahen Beispielen und großartigen, teils sehr witzigen Illustrationen vermittelt es aber auch dieser Zielgruppe viel wichtiges Wissen rund um die KI.« c't 12mehr

Autor

Als Soundkünstler, Kulturmanager und Kurator verbindet Pit Noack Wissenschaft, Technik und Kunst. In seinen Tutorials und Workshops bringt er mit viel Herzblut Jugendlichen und Erwachsenen Grundlagen der Programmierung und der künstlichen Intelligenz bei. Ob als Autor oder Dozent: Er ist in seinem Element, wenn der Funke überspringt.

Weitere Artikel von
Noack, Pit
Weitere Artikel von
Sanner, Sophia